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拡張可能な設計

  • Un exemple .NET démontrant la création d'un copilote conversationnel AI avec Semantic Kernel, combinant des chaînes LLM, la mémoire et des plugins.
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    Qu'est-ce que Semantic Kernel Copilot Demo ?
    Semantic Kernel Copilot Demo est une application de référence de bout en bout illustrant comment construire des agents IA avancés avec le cadre Semantic Kernel de Microsoft. La démo propose un chaînage de prompts pour un raisonnement multi-étapes, une gestion de mémoire pour rappeler le contexte entre les sessions, et une architecture de compétences basée sur des plugins permettant l'intégration avec des API ou services externes. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour Azure OpenAI ou des modèles OpenAI, définir des modèles de prompts personnalisés et implémenter des compétences spécifiques au domaine telles que l'accès au calendrier, la gestion de fichiers ou la récupération de données. L'exemple montre comment orchestrer ces composants pour créer un copilote conversationnel capable de comprendre les intentions des utilisateurs, d'exécuter des tâches et de maintenir le contexte au fil du temps, favorisant ainsi le développement rapide d'assistants IA personnalisés.
    Fonctionnalités principales de Semantic Kernel Copilot Demo
    • Chaînage de prompts LLM
    • Stockage en mémoire contextuelle
    • Architecture de compétences basée sur des plugins
    • Intégration de modèles Azure ou OpenAI
    • Gestion de modèles de prompts personnalisés
    • Orchestration des tâches conversationnelles
  • Spécification open-source pour définir, configurer et orchestrer des agents IA d'entreprise avec des outils, flux de travail et intégrations standardisés.
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    Qu'est-ce que Enterprise AI Agents Spec ?
    La spécification des agents IA d'entreprise définit une spécification complète pour des agents IA de qualité entreprise, y compris des schémas de manifeste pour l'identité de l'agent, la description, les déclencheurs, la gestion de la mémoire et les outils pris en charge. Le cadre comprend des formats de définition d'outils basés sur JSON, des directives pour l'orchestration de pipelines et de workflows, ainsi que des normes de versioning pour assurer des déploiements cohérents. Il supporte l'extensibilité via l'enregistrement d'outils personnalisés, les meilleures pratiques en matière de sécurité et de gouvernance, et l'intégration avec diverses environnements d'exécution. En suivant sa norme ouverte, les équipes peuvent construire, partager et maintenir des agents IA dans plusieurs environnements, favorisant la collaboration, la scalabilité et un processus de développement uniforme au sein des grandes organisations.
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